современные информационные технологии/1. Компьютерная инженерия

Гордиенко С.В.

Донецкий национальный технический университет, Украина

Методы измерения показателей качества сети

1. Простейшие сквозные (end-to-end) измерения

Простейшая форма сквозных измерений может быть представлена как точечное измерение непосредственно на терминале, который использует определенный набор сервисов. Например на рисунке 1 терминальное устройство измеряет реализацию некоторых сервисов предоставляемых в сети. Измерительное программное обеспечение может быть реализованное на верхних уровнях иерархии протоколов, что позволяет измерениям предоставлять идею о реализации на уровне приложений, что желаемей в случае QoS (англ. Quality of Service — качество обслуживания).

Рисунок 1 – Принципы точечного сквозного измерения

При данном методе измерений возможно получить информацию о двухстороннем представлении системы, это предполагает что линии связи в обоих направлениях (между сервером и терминалом) имеют одинаковые характеристики, например задержка в одном направлении считается как деление общей задержки на 2. Однако, это может повлечь за собой серьезные ошибки, т.к. многие коммуникационные системы являются асимметричными по своей природе.

Самое простое улучшение сквозного измерения – это установка измерительного ПО на обоих сторонах. На рисунке 2 приведен пример данного улучшения. В данном случае эффективность системы в каждом направлении может быть проанализирована отдельно. Кроме того данный вариант предоставляет возможность для анализа QoS в реальном времени. Даже при таком простейшем дополнении, возможно противостоять простейшим проблемам мультиточечных измерений: точка измерений должна иметь некую общедоступную информацию о событии для возможности его оценки.

Рисунок 2 – Принципы направленной сквозной измерительной системы

2. Мультиточечные измерения

Двуноправленые сквозные измерения дают хорошее представление общей производительности в обоих направлениях. Однако, если она нам интересна по причинам стоящими за поведением производительности, потребуются более сложные измерения. Например рассмотрим пользователей мобильной сети пользующихся услугой интернет в сотовой сети. Структура сети имеет несколько различных сегментов, которые вместе влияют на общую производительность. Грубо говоря, два крупных сегмента сети разделяют по следующему сценарию: сотовая сеть и интернет сервис. Интернет сервис разделяется на сегмент фактической магистральной сеть (интернет) и серверная доля, которая предоставляет услугу интернет сервиса пользователям мобильной сети. Производительность серверной доли должна быть выше, чем показатели сетевой доли, в большинстве случаев, но сервер может стать «горлышком бутылки» если число потенциальных пользователей услугой недооценено или сам сервис плохо реализован. Сотовые сети могут также разделяться на сеть ядра ячейки (соты) и доля радиоточки доступа, где позже определяется самая требовательная часть сети и потенциально наивероятнейшее «горлышком бутылки».

На данный момент, так же как и в представленном направленном измерении, должен существовать обмен информацией между измерительными точками. Под этим понимается временная синхронизация, которая вероятней является самой сложной частью, и также потоковую идентификацию. Под потоковой идентификацией мы понимаем то, что должен существовать путь определения определенных потоков трафика, и в особенности индивидуальных пакетов, в множестве измерительных точек для возможности вычисления QoS показателей (задержка, потери и т.д.). Потоковая идентификация обычно основана на информации в заголовках пакетов (адреса, порты, номер идентификации пакета и т.д.).

В дополнении к этому, самой сложной проблемой подобного рода измерений на практике может быть фактическое выполнения измерений, потому что, в таких неоднородных сетях, обычно существуют также несколько компаний в цепочки (мобильные операторы, интернет провайдеры и компании настройки и обслуживания и т.д.). Оператор мобильной телефонии, например, может не быть сильно заинтересован в поддержки измерений трафика внутри их сети из-за конфиденциальных решения для своих клиентов.

3. Линия-к-линии измерения

В конце концов мултиточечные измерения сводятся к линия-к-линии измерению или узел-за-узлом измерениям, где производительность каждой линии или каждого узла коммуникационной цепочке детерминированы и упорядочены. Данный вариант очень сложны и требует затрат большого временного ресурса, но необходим, например необходимо найти неисправный элемент сети или элемент являющийся узким место, «горлышком бутылки». В условиях определения QoS более принято мултиточеное измерение, такое как измерения участка сети, которого чаще всего будет достаточно. Самым популярным средством для узел-за-узлом измерения является treaceroute, а примерено линия-к-линии измерению средство – pathchar. Реализация pathchar достаточно хороша для медленных и регулируемых линий (до 10 Мбит/с), но проявляет свои слабости на скоростных линиях. Другим недостатком является ухудшение реализации при росте числа узлов.

Литература:

1. F. Lange, R. Kroeger, M. Gergeleit, “JEWEL: design and implementation of a distributed measurement system”, Parallel and Distributed Systems, IEEE Transactions on, Volume: 3, Issue: 6, Nov. 1992. pp. 657 – 671.

2. Y. Jiang, C-K. Tham, C-C Ko, “Providing Quality of Service Monitoring: Challenges and Approaches”, IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium 2000 (NOMS 2000). 10-14 April, 2000. pp.115 – 128.

3. A. Downey, “Using pathchar to Estimate Internet Link Characteristics”, SIGCOMM’99, September 1999.

4. R. Carter, M. Crovella, “Measuring bottleneck link speed in packet-switched networks”, Technical Report, Performance Evaluation 27 & 28, 1996. pp. 297 – 318.

5. M. Peuhuri, “Internet traffic measurements, aims, methodology and discoveries”, Licentiate Thesis, Helsinki University of Technology, Department of Electrical and Communications Engineering, May 2002.